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大数据在信息时代的重要性，很少有哪个行业还在否认，因为它不仅可以锦上添花，还能雪中送炭。
但是，内参君觉得：当下，大数据在餐饮行业发挥的作用与其应该能发挥的作用远远失调。
行业需求与供给能力的契合度低，直接引发大数据所发挥的效能低，导致其在有些餐饮老板眼里成了“鸡肋”。
今天我们不谈其对餐饮经营者的重要性，也不谈具体该如何提供大数据服务，而是聊聊大数据市场供给能力和餐饮老板大数据需求如何提升匹配度的问题，这个讲明白了，才能让前两个事更有意义。
想提升匹配度，供求双方一定先弄明白如下问题。
餐饮经营者“喊话”：
服务商能做到这两个事，再深谈其他！
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一些经营者在大数据刚兴起于餐饮业时，比较积极地去拥抱这个新生事物，但在实际应用中却产生了些许困惑：各种餐饮管理系统闪亮登门，该选哪个？技术迭代迅速，换代成本如何控制？支付、团购、用户管理等功能貌似大同小异……
a.系统兼容、整合能力怎么样？我需要考虑切换成本
在餐饮管理系统领域，有基于移动支付、团购优惠、会员卡券、外卖、点单、排号等服务的不同运营环节，每个环节都有不同的技术玩家。
虽然大家已经意识到工具、渠道整合对数据管理的重要性，但因为各种“山头”林立，“统一”还没有到尘埃落定的时候。
比如，支付界有支付宝、微信支付、百度钱包，外卖环节有主打聚合平台的饿了么、美团外卖，从配送环节切入的达达、闪送等等；既有雅座等老牌管理系统服务商，也有五味等餐饮管理系统新秀，其数量和活跃度也足以生成新的行业榜单。
曾担任美国大数据公司MicroStrategy高管的三千客智能餐饮CEO苏春园对该现象深有体会：“中国的数据服务快步进入了移动时代，从数据管理的角度看，给餐饮企业带来了一个挑战，那就是商家的经营数据反而被割裂了，留在了线上与线下不同的节点和不同的管道中。”
▲刚接触大数据的经营者常常会陷入困惑
其实，部分餐饮经营者的愿望比较朴素：谁的系统让我避免在各种终端、系统中频繁切换？
经营者对数据管理的核心需求之一就是“减员增效”，这个“效”是综合性含义，包含人力、管理、硬件等成本。
b.数据有效分析能力怎么样？别让我自己写“分析报告”
对于数据服务商们而言，技术能力不是核心门槛，难的是基于需求进行数据收集后，针对数据进行有效分析的能力，以及对该服务有意识的、专业的提供。
目前，在餐饮大数据这个圈子，提供硬件服务的多，帮助餐饮经营者进行“舆情分析”的人少，硬件系统“自带”的“模板式”分析报告，远不能满足商户端对于数据结果深度解读的需求。
所以，商户容易觉得各种管理系统提供商并没有为自己运营提供非常精准的策略支持，或者对数据进行深度分析研判，而只是甩给了自己一堆“调查结果”。
▲模板式的分析报告已不能满足商户需要
这些结果产生的可能性原因是什么呢？没人帮他们解答，他们自己也没有更多精力去消化理解，无效数据就此产生。所以，商户有时觉得管理系统们也就是对提供客流、团购等数量信息更加在行。
也许，餐饮大数据行业现在不缺的是系统提供商，而是数据分析师。
数据服务商“困惑”：
经营者无这两个意识，合作永远流于表面！
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一些数据服务商在产品推广中，经常遇到一个问题：如何让商户放弃原有系统，选择自己的产品？因为很多餐饮经营者认为：“你们都差不多，有一个先使着就够了”。
a.非技术不好，而是技术的好还没被完全激发
其实，大数据服务经过几年来的发展，技术上能够满足餐饮行业大部分数据需求，但其真实应用效果为啥总是被认为“差点意思”？
有一个原因不能忽视，内参君上面也提到了，就是缺乏专业的数据分析人员。技术人员忙着产品迭代，餐饮经营者缺乏精力和分析研判知识，数据隐含的深意没人去解析。
所以，想让数据服务更“好”，有能力的公司最好配备专业的数据分析服务，定期为商户提供免费的数据分析，或者针对商户提供定制服务，输出更具备专业性的行业报告。
有行业观察者留意到：美国的“大众点评网”–Yelp，每年都会将一些除去用户隐私的数据进行公开，进而征集有意思的数据分析提案。
对于技术公司而言，大数据收集的技术可能不是影响供给关系匹配度的关键问题，难点在于去哪里进行有效收集和收集后进行有效的分析。能够通过对数据的研判分析去为商户总结运营特点、规律，更具针对性地服务用户，这才是大数据的核心作用。商户要对数据服务行业有信心。
导致供给需求不匹配，供需双方沟通不深、不畅、不“对路”也是主要原因之一。
一方面可能是餐饮经营者不太晓得如何向服务商提需求才会更有效，使得有的需求过于笼统而无法操作，一方面则是有些服务商的研发推进，并不是基于对商户充分的调研进行，想当然的伪需求提供的过多，有些需求对于商户是低效能的。
比如，麦当劳曾经与数据公司合作，对德国与西班牙两个市场进行人口统计学方面分析，然后基于结果在产品的促销设计上采取了不同策略：德国人会被明确的优惠额度吸引（便宜两元），而在西班牙，热情感性的人们对买一赠一更感冒。
这样的数据需求怎么提？由供给双方哪一方“发动”更有效？需要双方进行深入探讨，而不是“各自为战”地想当然提要求。
再各自嘱咐一句
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a.对于餐饮经营者：有些基于大数据的营销，易引起反感！
很多人热衷以这个例子证明大数据对营销的作用：小明进咖啡馆刚落座，服务生就把卡布奇诺端上来了。
其原理大致是，系统根据用户的行为习惯与生理需求进行数据分析，再结合时间维度分析出小明今天想喝咖啡了，而且是卡布奇诺，继而通过LBS的触发，系统预测到小明5分钟内会到咖啡馆，于是把这条信息推送给咖啡师。
这当然是大数据的“神奇”作用，但是，作为顾客，会不会被商家这样的举动吓到？万一顾客今天想喝摩卡呢？
所以，基于大数据的营销方法，一定要灵活，别引起顾客反感。
b.对于数据服务商：多跟经营者聊，别想当然制造伪需求！
如题，想把东西卖给谁，一定先了解对方需要啥，缘木求鱼没用。
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